향상된 나방-화염 알고리즘을 기반으로 한 최소 승수 지원 벡터 머신(LS-SVM) 예측

향상된 나방-화염 알고리즘을 기반으로 한 최소 승수 지원 벡터 머신(LS-SVM) 예측

LS-SVM(Least Squares Support Vector Machine)은 분류 및 회귀 문제에 일반적으로 사용되는 기계 학습 알고리즘입니다. LS-SVM은 목적함수를 최소화하는 최적화 문제를 해결하여 모델을 구축합니다. 나방 불꽃 알고리즘은 자연에서 나방이 불꽃을 내는 행동을 기반으로 한 최적화 알고리즘으로, 나방이 광원을 찾는 과정을 시뮬레이션하여 최적의 해를 찾는다. 이 기사에서는 개선된 나방 화염 알고리즘을 기반으로 한 LS-SVM 예측을 소개하고 해당 MATLAB 소스 코드를 제공합니다.

먼저 MATLAB을 설치하고 해당 툴킷을 준비해야 합니다. MATLAB에서는 ezyfit툴킷을 사용하여 LS-SVM 모델의 훈련 및 예측을 구현할 수 있습니다.

% Step 1: 准备数据
% 假设我们有一个包含n个样本的训练集X和对应的输出向量Y
% X是一个n×m的矩阵，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个特征
% Y是一个n×1的向量，代表每个样本的输出

% Step 2: 训练LS-SVM模型
% 使用ezyfit工具包的ezlssvm函数训练模型
model = ezlssvm(X, Y